Опишите процесс предобработки видеоданных для их использования в ML-моделях
🔹Предобработка на уровне кадров
Этапы предобработки видеоданных на уровне отдельных кадров включают: ▪️Сэмплирование, то есть выборка ключевых кадров для сокращения объёма данных. ▪️Приведение всех кадров к одинаковому размеру. ▪️Масштабирование и нормализация, то есть корректировка значений пикселей. Чаще всего нормализация осуществляется для приведения значений к диапазону [0, 1] или [-1, 1].
🔹Видеоэнкодеры
▪️Обработка видео целиком — с помощью 3D-свёрточных сетей (3D-CNN) или трансформеров. Эти модели захватывают как пространственные, так и временные зависимости между кадрами. Такой метод более ресурсоёмкий, но позволяет модели лучше улавливать динамику видеоряда. ▪️Обработка отдельных кадров — каждый кадр обрабатывается отдельно для получения эмбеддингов, которые затем агрегируются (например, с помощью усреднения или рекуррентных сетей). Этот подход быстрее, но может потерять часть информации о временных зависимостях.
Опишите процесс предобработки видеоданных для их использования в ML-моделях
🔹Предобработка на уровне кадров
Этапы предобработки видеоданных на уровне отдельных кадров включают: ▪️Сэмплирование, то есть выборка ключевых кадров для сокращения объёма данных. ▪️Приведение всех кадров к одинаковому размеру. ▪️Масштабирование и нормализация, то есть корректировка значений пикселей. Чаще всего нормализация осуществляется для приведения значений к диапазону [0, 1] или [-1, 1].
🔹Видеоэнкодеры
▪️Обработка видео целиком — с помощью 3D-свёрточных сетей (3D-CNN) или трансформеров. Эти модели захватывают как пространственные, так и временные зависимости между кадрами. Такой метод более ресурсоёмкий, но позволяет модели лучше улавливать динамику видеоряда. ▪️Обработка отдельных кадров — каждый кадр обрабатывается отдельно для получения эмбеддингов, которые затем агрегируются (например, с помощью усреднения или рекуррентных сетей). Этот подход быстрее, но может потерять часть информации о временных зависимостях.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
